Häufig gestellte Fragen (FAQ) zu Data Science

Die mathematischen und statistischen Grundlagen der Datenwissenschaft spielen seit Jahrzehnten eine wichtige Rolle. Erst in jüngster Zeit ermöglichen jedoch technologische Trends die industrielle Anwendung einer bis dato eher theoretischen Wissenschaft. Diese Trends führen zu einem deutlich gestiegenen Interesse an Data Science und ihren vielfältigen Möglichkeiten. Sie lauten:

• Siegeszug von Big Data und Internet der Dinge (IoT). Die digitale Transformation der Geschäftswelt hat zu einer enormen Datenmenge über Kunden, Wettbewerber, Markttrends und andere Schlüsselfaktoren geführt, die Auswirkungen auf Ihren finanziellen Erfolg haben Da diese Daten aus vielen Quellen stammen und möglicherweise unstrukturiert sind, stellen sie eine echte Herausforderung dar. Für interne Gruppen wie traditionelle Geschäftsanalysten und IT-Teams, die mit älteren Systemen arbeiten, ist es schwierig, wenn nicht unmöglich, die Fülle der Daten eigenständig zu verwalten und anzuwenden.
• Die neue Verfügbarkeit von künstlicher Intelligenz (KI). Nachdem sie lange als Science-Fiction abgetan wurden, sind künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (ML) heute alltägliche Phänomene, die gerade rechtzeitig kommen, um die Herausforderungen von Big Data zu lösen. Angesichts des exponentiellen Wachstums von Datenmenge, -vielfalt und -geschwindigkeit übersteigt die Aufgabe, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, die Fähigkeiten sowohl des Menschen als auch herkömmlicher Statistikverfahren. Heutzutage sind KI und ML das Mittel der Wahl, um Daten zuverlässig zu klassifizieren, zu analysieren und zu prognostizieren.
• Gewaltige Steigerung der Rechenleistung. Ohne die beeindruckende Verbesserung der Computerperformance wäre moderne Data Science nicht möglich. Eine wichtige Rolle spielte dabei die Erkenntnis, dass Computerprozessoren, die zum Rendern von Bildern in Spielen entwickelt wurden, auch für ML- und KI-Anwendungen bestens geeignet sind. Fortschrittliche Computerchips sind in der Lage, extrem anspruchsvolle statistische und mathematische Algorithmen zu verarbeiten und auch für hochkomplexe Herausforderungen schnell Ergebnisse zu liefern. Dies macht sie geradezu ideal für Anwendungen in der Datenwissenschaft.
• Neue Technologien für die Datenspeicherung wie beispielsweise Cloud Computing. Ein weiterer Enabler für die Datenwissenschaft ist die verbesserte Fähigkeit, Daten aller Art zu erschwinglichen Kosten zu speichern. Dank einer Mischung aus lokalem und Cloud-Speicher können Unternehmen heute Petabyte (d. h. Millionen von Gigabyte) an Daten zuverlässig speichern – unabhängig davon, ob es sich um interne oder externe, strukturierte oder unstrukturierte Daten handelt.
• Systemintegration. Dadurch, das Data Science die einzelnen Teile Ihres Unternehmens zu einem großen Ganzen verknüpft, ist eine enge und besonders schnelle Systemintegration unerlässlich. Die Technologien und Systeme zur Echtzeitverlagerung von Daten müssen nahtlos in automatisierte Modellierungsfunktionen integriert werden, die Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden, um ein Ergebnis vorherzusagen. Die Ergebnisse müssen dann mit geringer bis keiner Latenz an kundenorientierte Anwendungen übermittelt werden, um geschäftliche Vorteil zu realisieren.

Datenwissenschaftler oder Data Scientists sind gleich in drei Bereichen qualifiziert. Sie verfügen über Kenntnisse in angewandter Statistik, Mathematik und Informatik sowie über das notwendige Wirtschafts- und Fachwissen. Datenwissenschaftler können zwar einen Hintergrund in Physik, Ingenieurwesen, Mathematik und auf einem anderen technischen oder wissenschaftlichen Gebiet haben, müssen jedoch auch die strategischen Ziele Ihres Unternehmens verstehen, damit sie echte Geschäftsvorteile erzielen können.

Die tägliche Arbeit von Datenwissenschaftlern umfasst das Definieren von Geschäftsproblemen oder -chancen, das Verwalten und Analysieren aller für ein Problem relevanten Daten, das Erstellen und Testen von Modellen, um Einblicke und Vorhersagen bereitzustellen, das Präsentieren von Ergebnissen für Stakeholder und das Schreiben von Computercode, mit dem die ausgewählte Lösung ausgeführt wird. Beim Schreiben von Code wenden sie verschiedene Sprachen für Datenmanagement und Predictive Analytics an, wie beispielsweise Python, R, SAS und SQL/PostgreSQL. Nicht zuletzt sind Datenwissenschaftler auch für die Analyse und Berichterstattung der tatsächlichen Geschäftsergebnisse verantwortlich.

Aufgrund dieser Fülle an spezifischen Fähigkeiten ist es schwierig und teuer, qualifizierte Data Scientists zu identifizieren, ins Team zu holen und auf Dauer dort zu halten. Die meisten Unternehmen nutzen deshalb das etablierte und bewährte Know-how von Anbietern wie Hitachi Vantara. Hitachi bietet ein weltweit führendes Expertenwissen, um Kunden aus den verschiedensten Branchen bei der flexiblen und kostengünstigen Lösung ihrer datenbezogenen Herausforderungen zu unterstützen.

Ganz einfach: Weil Ihre Konkurrenten sie bereits nutzen und Ihre Kunden genau dies von Ihnen erwarten. Analyseorientierte Wettbewerber verschaffen sich permanent ein tiefgehenderes Kundenverständnis, um Vertrieb, Support und Kundenzufriedenheit zu verbessern. Sie maximieren die Effizienz ihrer Prozesse, um ihre Kosten zu kontrollieren. Sie erhalten Einblicke in künftige Trends, die sie für die strategische Planung nutzen. Vielleicht noch wichtiger: Sie treffen Entscheidungen auf Grundlage von Fakten, nicht von Vermutungen.

Wenn Sie nicht aktiv in Data Science investieren, wird Ihr Unternehmen im Zeitalter der künstlichen Intelligenz und der Datenrenaissance von der Konkurrenz überholt und zurückgelassen.

Data Science kann eine Vielzahl an finanziellen und strategischen Vorteilen liefern, abhängig von Ihrem Unternehmen, seinen spezifischen Herausforderungen und strategischen Zielen.

So könnte ein Energieversorger beispielsweise anhand von in Echtzeit erfassten Nutzungs- und -Kostenmustern sein Smart Grid optimieren, um damit den Energieverbrauch auf ein Mindestmaß zu senken. Ein Einzelhändler könnte datenwissenschaftliche Methoden auf Point-of-Purchase-Informationen anwenden, um künftige Einkäufe vorherzusagen und Produktsortimente individuell anzupassen. Autohersteller setzen bereits aktiv auf Data Science, um reale Fahrdaten zu sammeln und mittels maschinellem Lernen autonome Systeme zu entwickeln. Industrieproduzenten nutzen sie, um ihre Abfallmengen zu minimieren und die Betriebszeit ihrer Anlagen zu maximieren.

Generell stehen Data Science und künstliche Intelligenz hinter den Fortschritten in der Textanalyse, Bilderkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache, die Innovationen über alle Branchen hinweg vorantreiben.

Data Science kann die Performance in nahezu allen Bereichen Ihres Unternehmens erheblich verbessern. Beispiele hierfür sind:

• die Optimierung der Lieferkette,
• die Steigerung der Mitarbeiterbindung,
• das Verständnis bzw. die Erfüllung von Kundenbedürfnissen,
• die präzise Prognose von Geschäftskennzahlen und
• die Verfolgung und Verbesserung von Produktdesign und -leistung.

Die Frage ist nicht, was Data Science kann, sondern, was sie nicht kann. Bereits jetzt verfügt Ihr Unternehmen über große Mengen an gespeicherten Informationen sowie über den Zugriff auf wichtige externe Datenströme. Data Science kann all diese Informationen nutzen, um praktisch jeden Aspekt Ihrer Performance zu verbessern, einschließlich Ihrer langfristigen Finanzergebnisse.

Hitachi Vantara hat sich als klarer Marktführer in Data Science etabliert, liefert strategische Erkenntnisse und unterstützt einen faktenbasierten Entscheidungsprozess für eine breite Palette von Kunden. Mit einer Erfolgsgeschichte von fast 110 Jahren bei betrieblichen Technologien und 60 Jahren im IT-Sektor verfügt Hitachi über ein einzigartiges Verständnis dafür, wie Unternehmen funktionieren – und wie sie mit Data Science noch besser funktionieren können.

Unabhängig von Ihren konkreten strategischen Zielen sind die erfahrenen Datenwissenschaftler von Hitachi bestens gerüstet, um den Datenbestand Ihres Unternehmens zu erfassen und auszuschöpfen, die Datenströme von Drittanbietern bei Bedarf einzubeziehen, modernste Analyseverfahren anzuwenden und taktische Aktionspläne zu empfehlen, die Ihr Unternehmen entscheidende Schritte voranbringen. Mit den Datenexperten von Hitachi an Ihrer Seite können Sie Ergebnisse vorhersagen, mit tatsächlichen Entwicklungen vergleichen und so eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und Verbesserns in Ihrem Unternehmen einführen.

Hitachi hat die gewaltige Leistungsfähigkeit der Datenwissenschaft genutzt, um eine Vielzahl von Herausforderungen seiner Kunden zu lösen. Unser Data-Science-Team steht bereit, um dies auch für Ihr Unternehmen zu leisten.

Schon jetzt ist eine zunehmende Automatisierung der Datenwissenschaft zu beobachten, und das Tempo dieser Automatisierung wird mit Sicherheit nicht langsamer werden. So kann ein Datenwissenschaftler bereits heute eine Maschine für die automatisierte Rastersuche aller möglichen Kombinationen aus Tausenden von Datenparametern programmieren, um in Echtzeit die bestmögliche Lösung für ein bestimmtes Problem zu finden.

In der Vergangenheit mussten Statistiker ihre Vorhersagemodelle manuell entwerfen und immer wieder nachjustieren, wobei eine Kombination aus statistischer Erfahrung und menschlicher Kreativität zum Tragen kam. Wachsende Datenmengen und immer komplexere Business-Probleme machen diese Art von Aufgabenstellung heute mathematisch derart komplex, dass sie ohne künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Automatisierung nicht zu bewältigen ist. Angesichts der ständig anschwellenden Big-Data-Flut dürfte sich dieser Trend ungebremst fortsetzen.

Obwohl KI und ML häufig mit der Eliminierung menschlicher Arbeitskraft verbunden werden, erhöhen sie faktisch sogar die Bedeutung von Datenwissenschaftlern und verwandten Berufsgruppen. Um auch dann einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen, wenn alle Unternehmen Zugang zu diesen Technologien haben, braucht es kontinuierliche Innovationen und innovative Herangehensweisen, die die derzeitigen Grenzen von Statistik, Informatik und Fachwissen immer aufs Neue ausloten. Es ist Aufgabe der Datenwissenschaftler, neue Theorien, F&E-Ansätze und Ad-hoc-Anwendungen der KI bereitzustellen, die die nächste Generation von strategischen und finanziellen Resultaten ermöglichen.

Aktuell spricht nichts dafür, dass die Automatisierung qualifizierte Datenwissenschaftler, Dateningenieure und DataOps-Fachleute ersetzen wird, wie sie beispielsweise für Hitachi tätig sind. Zu viel menschliche Kreativität wird in den verschiedenen Schritten benötigt, um das Potenzial von Automatisierung und KI vollständig zu erschließen.

Als neues und vielversprechendes Konzept bezeichnet DataOps (zu deutsch: Datenoperationen) das Datenmanagement auf Unternehmensebene im Zeitalter der künstlichen Intelligenz. Durch die Implementierung einer übergreifenden DataOps-Strategie können Sie Ihre Datenkonsumenten und -ersteller nahtlos miteinander verknüpfen, um den Wert Ihrer Daten schnell festzustellen und umfassend zu nutzen.

DataOps ist weder ein Produkt noch eine Dienstleistung oder Lösung. Es ist eine Methodik, ein technologischer und kultureller Wandel, der mithilfe einer höheren Datenqualität, kürzeren Zykluszeiten und einem herausragenden Datenmanagement die Verwendung von Daten im Unternehmen verbessert.

Wie unschwer erkennbar sein dürfte, ist die Datenwissenschaft ein Schlüsselkonzept für Datenoperationen. Während DataOps den gesamten Zyklus des Sammelns und Anwendens von Informationen abdeckt, ist Data Science eine wichtige Komponente beim Einsatz von Mathematik, Statistik, künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen für ein besseres Verständnis Ihrer Daten. Die Datenwissenschaft unterstützt den End-to-End-DataOps-Prozess, indem sie Rohdaten in relevante Erkenntnisse umsetzt, mit denen Sie Ihre übergeordnete Unternehmensstrategie verwirklichen können.

Hitachi Vantara verfügt über branchenführendes Know-how in den Bereichen DataOps und Data Science. Damit empfiehlt es sich als natürlicher Partner, der nicht nur Mehrwert aus Ihren Rohdaten destilliert, sondern auch eine datengesteuerte Kultur und Denkweise vermittelt und Daten zu einem täglichen Schwerpunkt Ihres Unternehmens macht.